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title: "Dashboard Analise Iris"
author: "Ana Carolina Dias" 
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns  # ou rows
    vertical_layout: fill  # ou scroll
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```{r setup, include=FALSE}

# O include=FALSE serve para indicar que vamos rodar esse pedaço do codigo
# mas nem o código nem a saída são exibidos no arquivo.

library(readr)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(flexdashboard)
library(DT)
library(tidyverse)

iris <- read_csv("iris.csv")

mean_values = iris %>% 
  summarise(media_SL = round(mean(sepal_length),3),
            media_SW = round(mean(sepal_width),3),
            media_PL = round(mean(petal_length),3),
            media_PW = round(mean(petal_width),3))


```

# Visualizações {data-icon="fa-signal" data-navmenu="Analises"} 






## Column {data-width=200} 

### Numero de observações da setosa com comprimento da sepala maior que 5 cm 
```{r}
filtro = iris %>% 
  filter(sepal_length > 5) %>% 
    group_by(species) %>%
    summarise(Quantidade = n())

gauge(filtro$Quantidade[1], min = 0, max = 50, gaugeSectors(
  success = c(41, 50), warning = c(21, 40), danger = c(0, 20)
))
```

### Numero de observações da versicolor com comprimento da sepala maior que 5 cm 

```{r}

gauge(filtro$Quantidade[2], min = 0, max = 50, gaugeSectors(
  success = c(41, 50), warning = c(21, 40), danger = c(0, 20)
))
```

### Numero de observações da virginica com comprimento da sepala maior que 5 cm 

```{r}

gauge(filtro$Quantidade[3], min = 0, max = 50, gaugeSectors(
  success = c(41, 50), warning = c(21, 40), danger = c(0, 20)
))
```

## Column {data-width=500}

### Graficos de Pontos 

```{r}


grafico = ggplot(data=iris,
       aes(x=sepal_width, y=sepal_length, color = species)) + 
        geom_point()

ggplotly(grafico)


```

## Column {data-width=300}

### Boxplot 
```{r}

boxplot = ggplot(data=iris,
       aes(x=species, y=petal_length,color=species)) + 
  geom_boxplot() 

ggplotly(boxplot)

```

### Histograma

```{r}
histograma = ggplot(data=iris,
                    aes(x=sepal_length,fill=species)) + 
  geom_histogram() 

ggplotly(histograma)

```

# Tabelas {data-table=row data-icon="fa-list" data-navmenu="Analises"}

### Tabela 1 

```{r}

DT::datatable(iris, options = list(pageLength = 25))
```